Turn ANY File into LLM Knowledge in SECONDS

영상 링크: Turn ANY File into LLM Knowledge in SECONDS
채널명: Cole Medin

어떤 파일이든 LLM 지식으로 수초 만에 변환하는 방법 핵심 요약

대형 언어 모델(LLM)의 가장 큰 한계는 최신 정보나 특정 도메인 데이터에 대한 지식이 제한적이라는 점임
단순히 문서를 ChatGPT에 복사·붙여넣기 하는 것은 충분하지 않고, 이 때문에 “RAG(Retrieval Augmented Generation)“가 중요하게 등장함
RAG는 특정 자료, 노트, 비즈니스 프로세스 등 다양한 외부 지식을 LLM으로 확장·전달하는 방법
텍스트, PDF, 워드, 오디오, 비디오 등 다양한 파일 타입을 손쉽게 정제(큐레이션)하여 RAG 파이프라인에 적용하는 것이 기존에는 어렵고 비효율적임
이 문제 해결을 위해, 파이썬 오픈소스 패키지인 “Dockling”을 활용하면 누구나 복잡한 파일을 신속하게 마크다운 등 LLM 친화적 포맷으로 변환할 수 있음
Dockling은 OCR, 테이블·다이어그램 추출, 다양한 파일 유형 인식 및 변환, 오디오 파일의 음성인식 등 강력한 데이터 전처리가 가능함
하이브리드 청킹(hybrid chunking) 등 첨단 청킹 전략을 통해, 문서 내용을 의미 단위로 자동 분할하여 RAG 벡터DB에 삽입하기에 적합하도록 만들어줌
영상에서는 Dockling 설치, 다양한 파일 변환, 오디오 전사, 청크 생성까지 구체적 스크립트 예제를 순차적으로 시연함
영상 말미엔 Dockling과 RAG를 결합한 완성형 에이전트 템플릿을 제공하며, 이를 실제로 다양한 파일에서 추출한 정보를 질문에 정확히 응답하도록 실연함
Dockling과 crawl for AI 두 가지 도구만 있으면 어떤 타입의 문서든 RAG 기반 LLM 지식 확장이 가능함을 강조

세부 요약 - 주제별 정리

대형 언어 모델(LLM)의 지식 한계와 RAG 필요성이 구체적으로 제시됨

대부분의 LLM들은 그 자체로 최신 정보나 회사 내부 데이터, 특성화된 도메인 지식에 한계가 있음
반복적으로 문서를 LLM(예: ChatGPT)에 복사하여 사용하는 것은 한계가 크고, 비효율적임
이로 인해, 외부 지식을 LLM에 효과적으로 전달하는 “Retrieval Augmented Generation(RAG)” 방법론이 각광받음
RAG는 LLM을 “나만의 데이터(회의록, 프로세스, 각종 문서)“에 특화된 전문가로 만들 수 있게 해줌

복잡한 파일타입과 데이터 큐레이션의 어려움이 실질적 문제임을 설명함

RAG를 적용하려면, 데이터를 벡터DB에 넣기 위한 큐레이션 및 변환 과정이 필수
대부분의 사례에서는 마크다운처럼 구조적인 텍스트가 아니라 PDF, 워드, 오디오 등 비정형/복잡 파일이 많음
PDF의 경우 표, 다이어그램, 페이지 분할 등으로 인해 텍스트 추출이 상당히 어려움
워드 문서, 오디오/비디오 파일에서 정보를 추출하는 과정 역시 많은 부가 처리가 필요하고, 파이프라인 복잡도가 증가함

Dockling은 다양한 형식의 파일을 신속하게 LLM 적합 포맷으로 변환해줌

Dockling은 무료 오픈소스 파이썬 패키지로, 거의 모든 주요 파일 유형을 즉시 변환 처리 가능
설치는 pip 한 줄로 매우 간단하며, 공식 리드미와 문서도 충실히 제공됨
GitHub 예제(레포 링크 영상 하단 제공)를 기반으로 복수 파일 실전 적용 예시를 따라할 수 있음
Dockling은 파일 확장자를 자동 인식하여, 별도 옵션 설정 없이도 PDF, 워드, 마크다운 등 다양한 파일을 손쉽게 변환함

Dockling의 문서 추출 기능이 실제로 탁월함을 예제로 입증함

예제 스크립트에서는 복잡한 구조(표, 다이어그램, 코드 예시 등)가 포함된 PDF를 불과 30초 이내에 마크다운 텍스트로 변환함
OCR(광학 문자 인식) 관련 처리도 연동되어 있어, 이미지 내 텍스트 등도 인식 가능함
Tesseract 등 다양한 OCR 백엔드 적용이나 커스터마이즈 옵션도 지원하여 상황에 맞게 적용 가능
표, 리스트 등도 완벽하게 마크다운 테이블 등으로 추출되어 실제 LLM 입력에 바로 활용할 수 있음

여러 파일 형식 동시 대응이 Dockling으로 아주 간단해짐

복수의 파일(PDF 2개, 워드, 마크다운)을 예제로, 한 번에 여러 개 파일을 변환 처리하는 과정을 시연
파일 리스트 생성 후 단일 함수 호출만으로 확장자별 처리를 자동으로 수행
각 변환 결과물을 별도 폴더에 마크다운 파일로 정리되어 확인 가능
워드 문서에서도 표, 리스트, 섹션 등이 깨끗이 추출되어 구조화된 데이터로 변환됨

오디오 파일도 Whisper Turbo 모델과 함께 완벽하게 전사·정제 가능함을 보여줌

음성 데이터(mp3 등)는 추가적으로 ffmpeg 설치 및 OpenAI Whisper(Whisper Turbo) 모델 연동이 필요
Dockling은 Hugging Face 모델을 로컬에서 구동하며, 완전 오프라인 환경에서도 처리 가능
약 30초 분량 오디오 파일을 단 10초 만에 텍스트로 전사하고, 마크다운 포맷으로 변환함
전사 결과에는 각 문장별 타임스탬프 등 메타데이터도 포함되어, 추후 검색·처리에 유리함

청킹(문서 분할) 자동화가 RAG 파이프라인 설계의 핵심임을 구체적으로 설명함

LLM/RAG에 전체 문서 텍스트를 한번에 주는 것은 용량·성능적으로 한계가 있음
효과적인 검색성과 답변 정확도를 위해, 문서를 의미 단위 ‘청크(조각)‘로 분할해야 함
Dockling은 다양한 청킹 전략을 제공하며, 특히 “하이브리드 청킹(hybrid chunking)“이 매우 효과적임
하이브리드 청킹은 임베딩 모델을 활용, 문장·단락 간 의미 유사성을 파악해 자연스럽게 단위를 나눔
이 과정 역시 함수 몇 줄만으로 자동화 가능하며, 결과 청크는 바로 벡터DB 삽입에 적합하게 생성됨

하이브리드 청킹 결과와 성능이 구체적으로 시연됨

PDF 문서 하나에서 하이브리드 청킹 실행 시, 총 23개의 청크가 생성됨(0~~128 토큰 13개, 128~~256 토큰 10개 등 다양한 크기)
각 청크는 제목, 소제목, 표, 리스트 단위로 자연스럽게 구분되고, 단락 경계가 잘 유지됨
복잡한 PDF도 구조적이고 LLM 처리에 최적화된 데이터로 변환 가능함이 실제 결과로 검증됨

Dockling 활용법과 추가 고급 기능(이미지 캡셔닝, 시각적 근거 표시 등)이 소개됨

공식 문서 예시 섹션에는 다양한 OCR 백엔드 및 커스텀 변환 구현 예시, 시각 근거(visual grounding) 등 고급 기능 안내
visual grounding의 경우, 답변의 근거가 되는 문서 내 영역(예: 표, 이미지, 텍스트 블록)을 실제로 박스 등으로 하이라이트할 수 있음
웹사이트 데이터는 “crawl for AI”, 그 외 모든 문서·파일 타입은 Dockling을 이용하면 어떤 RAG 파이프라인도 구축 가능함을 강조함

Dockling을 활용한 RAG AI 에이전트 템플릿 구성을 실제 코드와 함께 설명함

제공되는 GitHub 레포에는 RAG 파이프라인과 Dockling을 결합한 완성형 예제 에이전트가 포함됨
벡터 DB는 PostgreSQL+PGVector 사용(추가적으로 Pinecone, Quadrant 등도 예시 제공)
DB 스키마: 전체 문서는 document 테이블, 각 청크는 별도 chunk 테이블에 저장
매치 chunks 함수로 쿼리에 가장 유사한 청크를 SQL로 검색하며, Dockling 청킹 로직과 파이썬 코드가 그대로 반영
청크 생성 시 제목과 소제목 등 문맥을 포함한 contextualized text 및 청크별 메타데이터 관리
청크는 임베딩 모델로 벡터화되어 DB에 삽입됨

실제 에이전트 시연에서 각 문서 출처별로 정확한 응답이 이루어짐

예시 질문(예: “Q1 2025년 매출 목표는?” → PDF 출처, “Neuroflow AI 설립 연도는?”→워드, “Global Finance의 ROI는?”→MP3)마다 정확한 정보를 추출해 답변함
이때마다 knowledge base 검색 툴을 활용하여, Dockling이 준비한 청크 데이터를 기반으로 검색 및 답변이 완전 자동으로 이뤄짐
총 13개 문서, 157개 청크 데이터를 통한 실용 수준의 질의응답이 가능함이 주요 데모 결과로 제시됨